数组的总大小不得更改
我正在使用一个叫做emcee的Python模块来采样一个分布。我需要把一个名为events的数组（大小为37行100列，分别叫做Ntrig和Nsamp）传递给下面的函数。
def mp(SNR2, *events):
events = np.asarray(events).reshape((Ntrig,Nsamp))
bessel = special.iv(0,np.sqrt(x*SNR2(event)))
exp = np.exp(-0.5*(x+SNR2(event)))
I = integrate.quad(lambda x: exp*bessel,0,SNRth**2)[0]
return np.asarray([np.array[I for event in events[i]] for i in range(len(events))]).reshape(events.shape)
但是我一直收到错误信息：
ValueError: total size of new array must be unchanged
我理解的是，*events会把events数组拆分成37*100个单独的参数。那我接下来把数组重新调整形状的那一行，难道不应该把它再放回一个37行100列的数组吗？
顺便说一下，在你问我为什么要把events拆分成单独的参数之前，模块需要这样做才能正常工作，它不能直接接受一个数组。
完整的错误追踪信息：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-c8e815326a69> in <module>()
----> 1 mp(SNR2,events)
<ipython-input-16-9f73f234c628> in mp(SNR2, *events)
5 def mp(SNR2, *events):
6 events = np.asarray(events).reshape((Ntrig,Nsamp))
----> 7 return np.asarray([np.array([integrate.quad(lambda x: np.exp(-0.5*(x+SNR2(event)))*special.iv(0,np.sqrt(x*SNR2(event))),0,SNRth**2)[0] for event in events[i]]) for i in range(len(events))]).reshape(events.shape)
8 # return integrate.quad(lambda x: 0.5*np.exp(-0.5*(x+SNR2(event)))*special.iv(0,np.sqrt(x*SNR2(event))),0,SNRth**2)[0]
9 def pp(SNR2, *events):
/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/scipy/integrate/quadpack.pyc in quad(func, a, b, args, full_output, epsabs, epsrel, limit, points, weight, wvar, wopts, maxp1, limlst)
279 args = (args,)
280 if (weight is None):
--> 281 retval = _quad(func,a,b,args,full_output,epsabs,epsrel,limit,points)
282 else:
283 retval = _quad_weight(func,a,b,args,full_output,epsabs,epsrel,limlst,limit,maxp1,weight,wvar,wopts)
/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/scipy/integrate/quadpack.pyc in _quad(func, a, b, args, full_output, epsabs, epsrel, limit, points)
343 if points is None:
344 if infbounds == 0:
--> 345 return _quadpack._qagse(func,a,b,args,full_output,epsabs,epsrel,limit)
346 else:
347 return _quadpack._qagie(func,bound,infbounds,args,full_output,epsabs,epsrel,limit)
<ipython-input-16-9f73f234c628> in <lambda>(x)
5 def mp(SNR2, *events):
6 events = np.asarray(events).reshape((Ntrig,Nsamp))
----> 7 return np.asarray([np.array([integrate.quad(lambda x: np.exp(-0.5*(x+SNR2(event)))*special.iv(0,np.sqrt(x*SNR2(event))),0,SNRth**2)[0] for event in events[i]]) for i in range(len(events))]).reshape(events.shape)
8 # return integrate.quad(lambda x: 0.5*np.exp(-0.5*(x+SNR2(event)))*special.iv(0,np.sqrt(x*SNR2(event))),0,SNRth**2)[0]
9 def pp(SNR2, *events):
<ipython-input-16-9f73f234c628> in SNR2(*events)
1 def SNR2(*events):
----> 2 events = np.asarray(events).reshape((Ntrig,Nsamp))
3 C = 5*np.pi**(-1.33333)*events**(1.66667)/(96*d**2)
4 return C*integrate.quad(lambda f: f**(-2.3333)/S(f), 20, 1500, limit=1000)[0]
5 def mp(SNR2, *events):
ValueError: total size of new array must be unchanged
1 个回答
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根据我的理解，
events会把事件数组拆分成 37*100 个单独的参数。
其实这并不对。如果你用下面的方式调用 mp：
mp(SNR2, events)
那么在 mp 里面，events 会是一个包含一个元素的元组，形式是 (arr,)，其中 arr 是一个形状为 (37, 100) 的数组。
如果你用下面的方式调用 mp：
mp(SNR2, *events)
那么在 mp 里面，events 会是一个包含 37 个元素的元组，这 37 个元素就是这个 (37, 100) 形状数组的 37 行。
如果你用下面的方式调用 mp：
mp(SNR2, *events.flat)
那么在 mp 里面，events 会是一个包含 37*100 个元素的元组。
注意，错误信息的最后一行说：
<ipython-input-16-9f73f234c628> in SNR2(*events)
1 def SNR2(*events):
----> 2 events = np.asarray(events).reshape((Ntrig,Nsamp))
3 C = 5*np.pi**(-1.33333)*events**(1.66667)/(96*d**2)
4 return C*integrate.quad(lambda f: f**(-2.3333)/S(f), 20, 1500, limit=1000)[0]
5 def mp(SNR2, *events):
ValueError: total size of new array must be unchanged
所以错误是在 Python 的 SNR2 函数中产生的。
因为 SNR2 是通过 SNR2(event) 在 mp 中被调用的，而 event 是一个形状为 (37,100) 的数组，所以在 SNR2 中，event 变量实际上是一个包含原始数组的单元素元组。这并不是你想要的结果。
修复代码的最简单方法是定义：
def SNR2(events):
# no longer needed
# events = np.asarray(events).reshape((Ntrig,Nsamp))
然后像预期那样传递 events。
不过，如果你不能改变 SNR2 的参数定义，那么你必须用下面的方式调用它：
SNR2(*event.flat)
在 mp 函数内部。
参考资料：这里有一篇 很好的解释，讲解了 * 拆包操作符，以及在定义和调用函数时如何使用这种语法。